Theory of privacy protection and its application for public big data

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16H02791
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Statistical science
• Research Institution: Okayama Shoka University
• Principal Investigator: Shido Sai 岡山商科大学, 経済学部, 教授 (30186910)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 星野 伸明 金沢大学, 経済学経営学系, 教授 (00313627) ; 渋谷 政昭 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 名誉教授 (20146723) ; 間野 修平 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (20372948) ; 伊藤 伸介 中央大学, 経済学部, 教授 (90363316) ; 稲葉 由之 明星大学, 経済学部, 教授 (80312437) ; 佃 康司 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任講師 (30764972) ; 瀧 敦弘 広島大学, 社会科学研究科, 教授 (40216809)
• Research Collaborator: YAMATO hajime ; MARUYAMA yuzo ; TAKEMURA akimichi ; SAKUMA jun ; TAMURA yoshiyasu ; KOBAYASHI yoshiyuki
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 官庁統計 / 個票データ / ミクロデータ / リスク評価 / 秘匿措置 / ビッグデータ

Outline of Final Research Achievements

The important properties of the models those are used for the risk assessment for the microdata, for example, Pitman model, Ewens model, are found out. New techniques of the noise adding and data swapping to create the synthetic data are proposed, and new risk assessment methods for these data are also proposed. These theories and techniques are adopted to the other fields, for example, PPDM, the spatial statistics.

Free Research Field

数理統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

リスク評価に用いられる確率分割モデルの性質などについては，本研究グループでは長期にわたる研究の蓄積があり，本研究期間に絞ってみても，その量，質とも他国の研究を凌いでいる。また，キー変数にノイズを挿入した疑似ミクロデータのリスク評価において，データが標本調査で得られた場合でも，これまでは母集団が考慮されておらず，提案されたリスク評価方法は全く新しい手法と考えられる。
これらの研究成果は，データを安全に広く利用する上で大いに役立つものと考える。